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实习数据平台工程师实习生-财经业务大模型算法
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机等相关专业
- 深入理解计算机原理，有扎实的数据结构和算法基础
- 对各类AI coding工具（CC/Codex）有深入的实践，有全流程loop的心得
- 有求知欲，期望你是一个自驱的同学，对追求AGI有自己的想法
- 每周可以实习4天以上，连续实习4个月以上。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：财经业务依托抖音集团的流量优势和领先的基础技术能力，通过"抖音支付""抖音月付""放心借"以及退货运费险等产品，为广大个人用户、企业和机构提供支付、消费金融和保险经纪等金融科技服务。
财经大模型算法团队专注于金融领域的大模型对话场景算法研究，支持包括财经智能助理Agent、智能客服、智能外呼、智能金融数据分析等财经大模型应用场景的建设，服务过亿级财经用户。团队的工作包括财经领域知识注入生成式大模型、金融对话场景Agent架构研发、端到到本文/语音生成、检索增强生成（RAG）、智能数据分析、图片与视频理解等技术。我们使用前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，建设财经领域内行业领先的金融智能对话和金融数据分析能力，提升用户在抖音的财经业务用户体验。
- 1、负责财经数据产品的Agent研发工作，即构建数据专家，能够解答各类数据问题，深度参与harness各个环节落地（包括Agent框架、context管理、Memory机制、eval体系）；
- 2、了解前沿产品技术发展（LLM、Agent），开源领域的最佳实践，落地当前业务场景；
- 3、对各类模型（GPT、claude、ds、kimi）的能力和边界有认知，能在复杂场景融汇贯通，用到Memory、评估各个环节。
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该岗位可能会问的问题
基于 数据 岗位的常见面试问题整理
请解释数据仓库的星型模型和雪花模型的区别
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1. 星型：事实表在中间，维度表直接关联，维度表非规范化（有冗余） 2. 雪花：维度表进一步规范化，减少冗余但增加 join 次数 3. 选择：星型查询快（join 少），雪花存储省，一般生产用星型更多
如何设计一个埋点体系来追踪用户行为
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1. 确定业务目标：留存/转化/活跃 2. 定义事件：页面浏览/点击/曝光/转化，每个事件带属性 3. 技术栈：前端 SDK 上报 → Kafka → Flink 实时清洗 → ClickHouse/Hive 存储 4. 数据分层：ODS（原始）→ DWD（明细）→ DWS（汇总）→ ADS（应用） 5. 质量：埋点测试 + 数据校验 + 异常告警
SQL：有一个用户登录表 user_login(user_id, login_date)，查询连续登录超过 7 天的用户
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1. 思路：用 login_date 减去排名序号（ROW_NUMBER），同组连续日期差值相同 2. 关键 SQL：SELECT user_id, login_date-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp 3. GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 7 4. 强调：理解窗口函数和连续性问题的一般解法
你做过最有价值的数据分析项目是什么
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1. 业务背景：分析什么、为什么重要 2. 数据来源和量级 3. 分析方法：用了什么模型/统计方法 4. 核心发现：一句话说清洞察 5. 业务影响：做了什么决策、带来了什么改变（用数字）
解释 A/B 测试的原理和常见陷阱
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1. 原理：分流用户到对照组和实验组，对比核心指标差异 2. 统计基础：假设检验，p<0.05 表示差异显著 3. 陷阱：样本量不足、运行时间太短（未覆盖周期波动）、多重比较（同时做多组 A/B 需修正显著性水平） 4. 指标选择：北极星指标优先，避免虚荣指标
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